Late Outcomes of Permanent Pacemaker Implantation After TAVR: Meta-analysis of Reconstructed Time-to-Event Data
Notice bibliographique
Résumé
Background Permanent pacemaker implantation (PPI) after transcatheter aortic valve replacement (TAVR) is relatively frequent, and its impact on outcomes during follow-up remains a matter of discussion. Previous meta-analyses have yielded conflicting results. Methods To compare late outcomes in patients after TAVR with and without PPI, PubMed/MEDLINE, Embase, and Google Scholar were searched for studies that reported rates of mortality/survival, rehospitalization for heart failure (HF), stroke, and/or endocarditis accompanied by at least 1 Kaplan-Meier curve for any of these outcomes. We adopted a 2-stage approach to reconstruct individual patient data on the basis of the published Kaplan-Meier graphs. Results Twenty-eight studies with Kaplan-Meier curves met our eligibility criteria and included a total of 50,282 patients (7232 who underwent PPI and 42,959 who did not undergo PPI). Patients who underwent PPI after TAVR had a significantly higher risk of mortality (hazard ratio [HR], 1.21; 95% CI, 1.14-1.28; P < .001) and HF-related rehospitalization (HR, 1.30; 95% CI, 1.17-1.45; P < .001) over time. We did not observe statistically significant differences in the incidence of stroke (HR, 1.07; 95% CI, 0.55-2.08; P = .849) and endocarditis (HR, 0.98; 95% CI, 0.61-1.57; P = .925) during follow-up. Conclusions Patients who undergo PPI after TAVR experience higher risk of mortality and HF-related rehospitalization over time. These findings provide support for the implementation of procedural strategies to prevent heart conduction disorder and, thus, avoid PPI at the time of TAVR.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».